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Record W7161965432 · doi:10.82308/55130

Medical student engagement with organizational aspects of clinical care through a situated learning intervention

2022· dissertation· en· W7161965432 on OpenAlexaboutno aff
Anafa Gamliel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicInnovations in Medical Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIntervention (counseling)Psychological interventionSituatedPoint (geometry)Continuing education

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les méthodes actuelles d'enseignement des concepts et des compétences en sciences sociales aux étudiants en médecine reposent sur des concepts cognitifs. Ces concepts cognitifs mettent surtout l'accent sur l'application des connaissances et d'attitudes acquises chez les individus. L’emphase sur l’individu sous-tend que la recherche sur les interventions en sciences sociales de l'enseignement médical ignore les influences des facteurs sociaux et culturels sur les soins cliniques et l'apprentissage. La théorie de l'apprentissage situé suggère qu’il est possible de parvenir à une compréhension systémique des aspects contextuels et organisationnels des soins par le biais d'activités d'apprentissage situé. L'objectif de cette étude est donc d'examiner comment les étudiants en médecine en viennent à comprendre la relation entre le travail clinique et les aspects organisationnels des soins après avoir suivi une intervention d'apprentissage situé. Afin d’atteindre cet objectif, l’auteur a utilisé des méthodes d'enquête épidémiologique en les combinant à des composantes des méthodes mixtes. Le point central de l'étude était une activité pédagogique qui comprenait un exercice d'observation des participants effectué à trois reprises (9 heures au total), en plus d’une présentation orale évaluée et un travail écrit. Le travail écrit amenait les étudiants à utiliser les enseignements de la littérature en sciences sociales, à des politiques ciblées et des transcriptions d'entretiens avec des médecins spécialistes . Ces entretiens portaient sur les contextes sociaux et organisationnels des soins et des recommandations afin d’améliorer les soins. Les données ont été recueillies auprès de trois cohortes d'étudiants en médecine dans une faculté de médecine canadienne entre 2015 et 2017. Des données quantitatives sur les connaissances, les attitudes et les compétences perçues des étudiants en médecine ont été recueillies à l'aide d'une échelle de Likert avant l'activité d'apprentissage situé et après l'activité. L’auteur a comparé les données issues de ces deux temps de mesure dans le but de discerner les différences en matière d’apprentissage. Les perceptions des étudiants sur la médecine et l'éducation médicale ont été explorées à l'aide de questions ouvertes présentes dans le sondage après l'activité d'apprentissage situé. Les données ont été analysées en utilisant des MANOVA intra- et inter-groupes, des tests T pour échantillons appariés et des tests T pour échantillons indépendants. Le contenu des champs texte a été analysé à l’aide d’une analyse thématique. Les résultats des composantes quantitatives et qualitatives ont ensuite été intégrés conceptuellement. Les scores des enquêtes a posteriori étaient significativement plus élevés que ceux des enquêtes a priori ce qui suggère que les étudiants perçoivent une amélioration de leurs connaissances et compétences, ainsi que de leurs attitudes, par rapport à la manière dont les soins de santé sont organisés et fournis, après l'activité d'apprentissage situé. D'après les données qualitatives, un discours "systémique" a montré que l'intervention aidait les étudiants à devenir des médecins possédant une perspective plus holistique et équilibrée. L’activité pédagogique est cependant limitée par le discours « biomédical », lui-même axé sur les tâches pratiques, l'individualisme et une base cognitive de l'apprentissage, qui lui accorde peu de valeur, au point d'être pratiquement un obstacle à l'apprentissage de la médecine. La combinaison de méthodes quantitatives et qualitatives montre que ces discours perdurent même s’ils peuvent aussi être dynamiques, fluides, et peuvent évoluer dans le temps

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.035

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.463
Teacher spread0.435 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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